<고객 사례> GPU 부족과 비용 부담, AI 스타트업 스캐터랩은 어떻게 극복했을까?

안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 최근 AI 기술의 급속한 발전과 높은 관심으로 많은 기업들이 AI 서비스를 개발 운영하고 있습니다. 하지만 AI 모델 학습과 서비스 운영에 필수적인 GPU 확보와 관리는 여전히 큰 도전 과제로 남아있죠. 특히 AI 스타트업들은 GPU 부족 현상, 높은 비용, 인프라 불안정 등의 문제로 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 상황에서 스캐터랩의 카카오클라우드 도입 사례는 주목할 만합니다. 최근 폭발적인 성장을 이루고 있는 스캐터랩이 어떻게 GPU 관련 이슈를 극복했는지, 그 과정에서 카카오클라우드가 어떤 역할을 했는지 소개해드리려고 합니다. 스캐터랩과의 서면 인터뷰를 통해 그들의 경험을 자세히 들어보았습니다. Q: 먼저 스캐터랩과 서비스에 대해 간단히 소개 부탁드립니다.A: "네..

<지식 사전> 동형 암호 (Homomorphic Encryption)이란? 암호화를 깨지 않고 정보를 분석하는 방법!

🧑‍💻 요약 동형암호(HE)의 개념과 작동 원리를 설명하고, 의료·금융 등 다양한 활용 분야를 제시한 뒤 성능과 구현 난이도 같은 기술적 도전 과제와 향후 전망까지 체계적으로 정리한 구성입니다. 안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 디지털 시대에 데이터는 새로운 석유라고 불립니다. 하지만 데이터의 활용과 개인정보 보호 사이의 균형을 잡는 것은 큰 도전 과제였습니다. 이런 상황에서 Homomorphic Encryption(동형 암호화, 이하 HE)이라는 혁신적인 기술이 주목받고 있습니다. 이 기술은 데이터를 안전하게 보호하면서도 유용하게 활용할 수 있는 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 이 글에서는 HE의 개념, 작동 원리, 응용 분야, 그리고 미래 전망에 대해 알아보겠습니다. 1. HE의 개념과 원리H..

<지식 사전> Neural Architecture Search(NAS)란? AI가 AI를 설계하는 기술

🧑‍💻 요약 Neural Architecture Search(NAS)의 개념과 작동 방식, 그리고 장점·도전 과제·미래 전망을 설명하며, NAS가 어떻게 ‘AI가 AI를 설계하는 기술’로 확장되고 있는지를 다룹니다. 안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 인공지능(AI)이 우리 일상 곳곳에 스며들면서, AI 모델을 더 똑똑하고 효율적으로 만들기 위한 노력이 계속되고 있습니다. 그 중에서도 Neural Architecture Search(이하, NAS)는 AI 모델 설계의 판도를 바꾸고 있는 혁신적인 기술입니다. NAS가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 우리 생활에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 알아보겠습니다. 1. NAS: AI가 AI를 설계하다NAS는 쉽게 말해 'AI가 AI를 설계하는 기술'입니다...

<지식 사전> Synthetic Data(합성 데이터)란? 데이터 부족 문제의 혁신적 해결책

🧑‍💻 요약 Synthetic Data의 개념 정의, 핵심 생성 기술(GAN·VAE·CTGAN), 품질 평가 방식, 산업별 활용 사례, 기술적 한계와 미래 연구 방향까지 체계적으로 설명합니다. 특히 “왜 필요한가,어떻게 생성하는가,어디에 쓰이는가,무슨 문제가 남았는가”라는 흐름을 따라 합성 데이터의 가치와 적용 전략을 명확히 전달합니다. 안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 분야에서 고품질 데이터의 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않습니다. 하지만 실제 데이터 수집과 가공에는 많은 시간과 비용이 들며, 개인정보 보호 문제도 늘 따라다닙니다. 이러한 문제를 해결하기 위한 혁신적인 접근법으로 'Synthetic Data'(합성 데이터)가 주목받고 있습니다. 이 글에서는 ..

<인사이트> 생성형 AI와 클라우드 기술이 혁신하는 교육 생태계

🧑‍💻 요약 생성형 AI와 클라우드 기술이 ‘교육 분야’를 혁신하는 흐름을 소개하며, LLM 기반 개인화 학습·멀티모달 학습·강화 학습 등 주요 기술 동향과 이를 뒷받침하는 클라우드 인프라 요구사항을 정리합니다. 안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 교육 분야는 생성형 AI와 클라우드 컴퓨팅의 결합으로 큰 변화를 맞이하고 있습니다. 오늘은 생성형 AI와 클라우드 기술이 어떻게 교육 시장을 변화시키고 있는지, 그리고 이를 위한 기술적 요구사항은 무엇인지 간단히 살펴보겠습니다. 1. 대규모 언어 모델(LLM)을 활용한 개인화 학습생성형 AI의 핵심인 대규모 언어 모델(LLM)은 개인화된 학습 경험을 제공하는 데 혁명을 일으키고 있습니다. 기술적 요구사항:- 대용량 GPU 클러스터: LLM 훈련 및 추론에는..

<지식 사전> 연합 학습(Federated Learning)이란? 데이터 프라이버시를 지키며 AI를 학습시키는 기술

🧑‍💻 요약 여러 참여자가 데이터를 중앙에 모으지 않고 각자의 환경에서 모델을 학습하는 연합 학습(Federated Learning)의 개념과 중요성을 설명하고, 시스템 구성 요소와 구현 시 고려해야 할 주요 사항을 정리합니다. 안녕하세요, 카카오클라우드입니다. 인공지능(AI)이 우리 삶의 다양한 영역에 깊이 파고들면서, 데이터의 중요성은 그 어느 때보다 커졌습니다. 그러나 동시에 데이터 프라이버시에 대한 우려도 높아지고 있죠. 이러한 상황에서 'Federated Learning'은 데이터 프라이버시를 보호하면서도 AI 모델을 효과적으로 학습시킬 수 있는 방법으로 주목받고 있습니다. 1. Federated Learning의 기본 개념Federated Learning의 핵심 아이디어는 데이터를 중앙 서..